从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

2、后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。其中，金融、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

③ 此外，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，

4、而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。点击菜单栏「收件箱」查看。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，长青评估机制是 Xbench 工作提出的「动态更新的评估系统」（Continuously Updated Evaluations），前往「收件箱」查看完整解读 

AGI Tracking 用于评估 Agent 的能力上限与技术边界；Profession Aligned 用于量化 AI 系统在真实场景的效用价值。当下的 Agent 产品迭代速率很快，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，

② 研究者另外强调了 xbench 将工作任务的难度与各个企业的现实需求对齐，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，质疑测评题目难度不断升高的意义，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，导致其在此次评估中的表现较低。

① 在博客中，而并非单纯追求高难度。以及简单工具调用能力。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，红杉团队在该时段开始思考现今模型能力和 AI 实际效用之间的关系，

1、同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，Xbench 首期的 AGI Tracking 线包含科学问题解答测评集（xbench-ScienceQA）与中文互联网深度搜索测评集（xbench-DeepSearch），在评估中得分最低。

目录

01. 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

Xbench 是什么来历？为什么评估 Agent 产品需要双轨评估体系？基准测试不能只设计更难的问题？...

02.什么是长青评估机制？

LLM 与 Agent 产品的测评集有何区别？IRT 如何支撑评估系统的动态更新？...

03. 当前的领先模型在「招聘」和「营销」中的表现如何？

「招聘」和「营销」任务对 Agent 产品有什么要求？Xbench 如何评估 Agent业务能力？国内外领先模型在「招聘」和「营销」测试中表现如何？...

01 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

红杉中国的研究者近期在论文《xbench: Tracking Agents Productivity，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。在 5 月公布的论文中，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，

② 伴随模型能力演进，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，